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大概浏览了一下cousera上Tucker Balch博士的计算投资学，属于机器学习和金融的交叉学科。是很有意思的一个领域，可以把数据挖掘技术直接转换成真金白银的一个领域。
挑了一些视频看了一下，总体感觉信息量不大，课件过于简单，相对于金融的课程金融方面讲的很基础，相对于机器学习的课程，从机器学习或者数据分析的角度看算法都很简单，数据分析的结论也是很容易解释的。作为入门还是不错的，只要熟悉python一些工具可以很快上手。
一些有用的链接：
https://class.coursera.org/compinvesting1-003/lecture
http://wiki.quantsoftware.org/index.php?title=Resources
http://wiki.quantsoftware.org/index.php?title=QuantSoftware_ToolKit
https://augmentedtrader.wordpress.com/author/tuckerbalch/
http://www.cc.gatech.edu/~tucker/
CS7646-Machine-Learning-for-Trading:Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配
CS7646-机器学习交易 Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配 课程连结 课程页面： : 塔克·巴尔奇（Tucker Balch）的Udacity课程： : 课程结构 本课程由三门迷你课程组成： 迷你课程1：使用Python操纵财务数据 迷你课程2：计算投资 迷你课程3：机器学习交易算法 专案 共完成8个项目： 项目1： 职称：评估投资组合 目标：通过根据可用的历史数据计算某些指标来评估和比较不同的投资组合，并绘制比较图 链接： ： 专案2： 标题：优化投资组合 目标：通过将“最小波动率”作为优化器指标，来确定应将投资组合的资金分配给每只股票，从而优化其绩效 链接： ： 专案3： 标题：市场模拟器 目标：创建一个可以接受交易订单并随时间推移跟踪投资组合价值的市场模拟器，然后评估该投资组合的
佐治亚理工学院 计算投资公开课第五周作业 市场仿真器
Computational Investing, Part I by Dr. Tucker Balch 前几周的作业都比较简单，因此没有发上来。这次要求给出一个市场仿真器，根据order给出各日的账户金额。 除此之外，可以分析相应的投资方案的各种参数，如日均回报率等，由于时间关系没有做。 本题要求使用明亮行传参数，如： python marketsim.py 1000000
STM32解码EM4100的曼彻斯特编码（库函数版本）
前言： 前些日子老师布置一个任务叫我们焊接一个RFID读卡器，其中刚好我们手上也有一个STM32F103RBT6开发板，老师于是布置任务叫我们用STM32完成对EM4100进行读卡操作 EM4100简介: 中 文 名：EM4100卡 存储容量：64bit 工作频率：125KHZ 读写距离：2-15cm 产品名称：EM4100/EM4102卡 芯片类型：μEM瑞士微电 EM4100/EM4102 擦写寿命：读不限,只读 外形尺寸：ISO标准卡/厚卡 封装材料：PVC、ABS 典型应用：身份识别、考勤系统、门禁
2024年7月10日Arxiv语言模型相关论文
原标题作者机构: 北京大学 人民大学 清华大学 Ant Group摘要: 在Transformer中，是否总是需要从浅层到深层逐层计算token？传统Transformer及其变种的持续成功表明了肯定的答案。然而，在这项工作中，我们尝试打破深度顺序的惯例，提出了一种名为模块混合（MoM）的新型架构，其灵感来源于这样一种直觉：只要具备所需的处理能力，任何层都可以用于计算token。MoM的构建始于由多头注意力和前馈网络定义的有限模块集合，每个模块通过其独特的参数化而独具特色。
5分钟搞定三网话费余额查询：手把手教你用PHP+HTML搭建查询系统（含API调用避坑指南）
本文详细介绍了如何使用PHP+HTML快速搭建三网话费余额查询系统，涵盖API调用避坑指南、前端UI设计及性能优化。通过统一处理移动、电信、联通三大运营商接口差异，实现高可用查询功能，并提供安全防护与生产部署建议，帮助开发者高效构建稳定可靠的话费查询工具。
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
ASF-YOLO是一种基于YOLO的新颖框架，结合了空间和尺度特征以实现准确和快速的分割。其中，注意力尺度序列融合模块。
佐治亚理工学院 计算投资公开课第六周作业 投资策略分析平台
策略分析平台 在前两周的工作中，实现了股票价格低于门限值这一策略的event study，即根据门限值来看事件发生前后股票的价格。同时，完成了根据下单的指令来进行回测，计算策略执行期间每一天的价值，以及对投资结果的分析。这一周，要求把这三部分结合起来，能够实现根据门限值直接回测生成过去时间段的下单指令，并进行计算分析。 工具和方法 编程工具 编程语言是python，用到的开源量化分
(四) OpenClaw-Skill技能全面了解和自定义技能
OpenClaw Skills是提升AI代理功能性的关键模块。本文系统介绍了Skills的核心概念、获取渠道和创建方法。Skills作为标准化指令集合，能让OpenClaw从单纯理解升级为实际执行任务，相比传统System Prompt具有模块化、可复用等优势。用户可通过Clawhub官方商店、GitHub社区等渠道获取5700+现成技能，或按需开发自定义Skill。文章详细演示了创建"Hello World"示例技能的完整流程，包括编写Python脚本、配置SKILL.md文件、部署。
国外数据挖掘方面的经典博客
总体感觉数据挖掘行业在国内尚没有收到足够重视，国内的相关博客的内容也不够丰富，下面列出了一些国外数据挖掘方面的经典博客。数据挖掘是一个有趣的以及具有足够学术价值和商业价值的领域，大数据挖掘也是IT行业未来发展的大趋势，在这个领域我们或许可以找到自己想要的东西。 Abbott Analytics: both industry and research oriented posts coveri
YOLO26 标签分配机制：STAL 小目标感知分配策略
YOLO26提出的STAL标签分配策略通过尺度感知机制优化了小目标检测性能。该方法根据目标面积将检测对象分为小、中、大三类，分别采用差异化的分配参数（TopK数量、IoU阈值和中心度权重），特别是对小目标采用更宽松的匹配条件和更高的中心度权重。实验结果表明，STAL策略显著提升了小目标检测精度（AP_small），同时保持了整体检测性能（mAP），为解决目标检测中尺度不平衡问题提供了有效方案。
C#利用最小二乘法拟合任意次函数曲线
给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段： ①不要求过所有的点（可以消除误差影响）；②尽可能表现数据的趋势，靠近这些点。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 [1]，其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达，具体可以查阅相关资料。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学技术。
数据挖掘竞赛
1， kaggle， 很不错，竞赛很多，奖金丰厚，并且有一些初级的教程。 http://www.kaggle.com/ 2， KDD Cup 国际知识发现和数据挖掘竞赛，不必多说。 3， Topcoder Marathon 有时会有一些数据挖掘的题目。 4， 国内的数据挖掘竞赛 http://cnnicdata.datatang
基于 Mask R-CNN 的实例分割：从零开始构建一个强大的分割模型
在本文中，我们将介绍如何使用 Mask R-CNN（Region-based Convolutional Networks with Masks）实现实例分割。实例分割是计算机视觉中的一种任务，旨在识别并分割图像中的各个对象。我们将讨论如何准备数据集、配置 Mask R-CNN 模型并在自定义数据集上进行训练。
基于大模型的需求分析技术及应用
基于大模型的需求分析，其工程价值不在于让模型“写出”需求，而在于将需求分析中可分解的比对、标注和初筛工作前置，使人的判断力集中在冲突裁决和语义协商上。技术路线的选择应服务于这一分工逻辑：提示工程提供基础控制力，RAG注入项目知识，多智能体在需要多视角张力时补充推理深度，而形式化校验守住逻辑底线。项目的经验也表明，校验和冲突处理机制的设计质量，比模型本身的能力更能决定大模型在需求工程中的实际效用。
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【计算机毕设选题】基于Spark的全球企业邮件安全合规数据可视化分析系统 大数据毕设首选 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习 数据挖掘
本系统基于Hadoop生态构建，集成Spark、Python、Django与Vue等技术，实现全球企业邮件安全合规大数据分析。通过SPF、DMARC、BIMI、MTA-STS等协议数据，从国家、行业、企业规模等维度开展多维可视化分析，涵盖合规总览、协议关系、聚类异常等模块，结合K-Means聚类与关联规则挖掘，直观呈现邮件认证态势，支持数据管理与账号维护，助力企业提升邮件安全合规水平。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门：requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通，但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上
⚠️：本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规，不得对目标服务造成负担，不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的，边界在你手里。爬虫的入门技术（requests 发请求 + BeautifulSoup 解析）三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的，是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环，然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
从一段视频到可漫游的 4D 有声场景：思路拆解与最小复现手记
只需一段手机视频，你就能生成可"走进去"的 4D 有声场景：转头时狗叫声方向随之变化，走近时声音更清晰。本文拆解 Video-to-4DAVScene 的核心思路，手把手带你用几十行 Python 搭出最小管线，把视频中的运动物体变成带空间位置的声源，并附上三个真实踩坑的排障经验，代码可直接跑。🎧
【每天一个 Python 小案例30】Python 基础知识综合小项目：我的工具盒
作为系列收官，本篇把前 29 篇的知识点合成一个能直接用的命令行工具"我的工具盒"：计算器（用 ast 解析表达式，不碰 eval）、单位换算与温度转换（一张换算表 + 特例分支）、记账与分类统计（Decimal + JSON 持久化）、以及用"字典当命令表"把菜单和业务逻辑解耦的主循环。文中对比了 eval 的安全隐患与 ast 白名单的做法，解释了 lambda 闭包在字典里的写法与晚绑定陷阱，并在最后给出整个系列的知识地图，把变量、数据结构、控制流、函数、类、异常、文件、标准库八块内容对应到具体篇目。
详解Python条件语句
在 Python 中，if...else 是一种条件语句，可以根据给定的条件执行不同的操作。这个语句通常用于控制程序的流程。
Python3 协程：异步编程的核心机制与实战
协程是解决I/O密集型任务等待瓶颈的高效机制，相比线程更轻量、无锁开销。从yield到async/await的演进，使异步编程语义清晰、易于理解。通过async/await可实现并发执行多个任务（如gather、create_task），显著提升网络请求、爬虫等场景性能。关键在于使用异步库（如aiohttp）替代同步库，避免阻塞事件循环。合理控制超时与并发数，才能发挥协程最大优势。
二进制木马免杀-Python 分离免杀与 Web 挂马
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torch.compile 差异仅 1e-6，边界样本预测为何翻转
torch.compile 加速后输出与 eager 不一致，部分预测翻转。逐层对比与 graph break 分析定位到动态分支翻转根因。容差回归仅适用于无分支翻转场景，零容忍场景应禁用编译。
蓝桥杯·全国青少年信息素养大赛·电子学会Python/C++考级 备考：莫队算法离线区间查询详解
备赛进行时：第十八届蓝桥杯软件赛报名已于 2026-10-08 10:00 开启、12-18 14:00 截止，省赛定在 2027-04-10（C/C++·Python 程序设计 9:00–13:00）；中国电子学会 2026 年 12 月软件编程（C/C++ 一级至十级、Python 一级至六级）考级报名 9/23–12/2 16:00、统考 12-12；全国青少年信息素养大赛 2026—2027 赛季算法应用主题赛也已进入复盘练兵窗口。
【Python】国家中小学智慧教育平台电子教材批量下载与 PDF 合成实战
成果：两本语文电子课本（一年级上册 118 页 / 23MB、三年级上册 130 页 / 30.3MB），合计 248 页、约 54MB，单本下载加合成 40~60 秒，PDF 页数校验全部通过。经验教训SPA 站点的数据接口优先从 bundle 里挖，比抓页面稳得多；资源链接要按 private/public 分组看待，只取平台公开部分；页数、目录名这类“可推断”的信息，永远用实际响应验证一次；受限环境里“能不能跑浏览器”要在方案定稿前确认。后续计划：这版 PDF 是图片版，没有文字层；
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